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原文信息

论文题目:连续学习研究进展

录用期刊:计算机研究与发展（EI收录中文核心）

作者列表

1)韩亚楠中国石油大学(北京)信息科学与工程学院自动化系博19

2)刘建伟中国石油大学(北京)信息科学与工程学院自动化系

3)罗雄麟中国石油大学(北京)信息科学与工程学院自动化系

背景与动机

在现实世界中，机器学习系统处于连续的信息流中，需要从不断改变的概率分布中学习和记住多个任务。随着时间推移，不断学习新知识，同时保留以前学到知识，具备这种不断学习的能力称为连续学习或终身学习。因此，使智能学习系统具备连续学习的能力一直是人工智能系统面临的挑战。灾难性遗忘或灾难性干扰一直是连续学习所研究的重点，即当模型对新任务进行学习时会遗忘之前任务所学习的知识，这种现象通常会导致模型性能地突然下降，或者在最坏的情况下，导致新知识完全覆盖旧知识。因此，克服灾难性遗忘是人工智能系统迈向更加智能化的重要一步。

近年来，随着深度学习地不断发展，考虑到连续学习主要有以下两点优势，因此连续学习的研究已经受到极大的